少樣本遷移

深度分析

DRSA：解耦特徵與結構以改善多域異質圖的少樣本遷移

多域異質圖在跨域預訓練時，會同時面臨跨型別特徵差異與域內關聯結構不一致，傳統以全域特徵對齊（如 PCA、SVD）的方法容易導致型別崩塌與關聯混淆。